浙江中醫(yī)藥大學(xué)濱江學(xué)院《設(shè)計(jì)素描（2）》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《設(shè)計(jì)素描（2）》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用于自動駕駛領(lǐng)域，需要實(shí)時(shí)檢測道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線。假設(shè)車輛在高速行駛中，以下哪種技術(shù)能夠快速準(zhǔn)確地檢測到各種交通標(biāo)志，并且對光照變化和遮擋具有較強(qiáng)的魯棒性？（）A.基于顏色和形狀特征的檢測方法B.基于深度學(xué)習(xí)的檢測方法，結(jié)合多尺度特征C.基于邊緣檢測和形態(tài)學(xué)操作的方法D.基于模板匹配和特征點(diǎn)匹配的方法2、計(jì)算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況。假設(shè)要通過圖像分析判斷農(nóng)作物的病蟲害程度，以下關(guān)于農(nóng)業(yè)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠農(nóng)作物的顏色特征就能準(zhǔn)確判斷病蟲害的程度B.不同農(nóng)作物品種和生長階段對病蟲害判斷的影響不大C.結(jié)合圖像的紋理、形狀和顏色等多特征，可以更準(zhǔn)確地評估農(nóng)作物的健康狀況D.農(nóng)業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性對計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用沒有挑戰(zhàn)3、在計(jì)算機(jī)視覺中，以下哪種方法常用于圖像的目標(biāo)檢測中的遮擋處理？（）A.上下文信息B.跟蹤歷史C.多視角融合D.以上都是4、在計(jì)算機(jī)視覺中，深度估計(jì)是確定場景中物體距離相機(jī)的距離。以下關(guān)于深度估計(jì)的說法，錯(cuò)誤的是（）A.可以通過立體視覺、結(jié)構(gòu)光或飛行時(shí)間等技術(shù)來獲取深度信息B.深度學(xué)習(xí)方法在單目深度估計(jì)中取得了顯著進(jìn)展C.深度估計(jì)對于三維重建、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用具有重要意義D.深度估計(jì)的結(jié)果總是非常精確，不需要進(jìn)行后處理和優(yōu)化5、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)檢測中，對于小目標(biāo)的檢測往往具有較大的挑戰(zhàn)性。為了提高小目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率，以下哪種策略可能是有效的？（）A.多尺度特征融合B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的小目標(biāo)樣本C.使用更高分辨率的輸入圖像D.以上都是6、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中，假設(shè)要去除一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像中的噪聲，同時(shí)盡可能保留圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息。以下哪種去噪方法可能更適合？（）A.中值濾波，用鄰域中值代替像素值B.均值濾波，用鄰域平均值代替像素值C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪模型，如DnCNND.不進(jìn)行任何去噪處理，保留原始噪聲圖像7、計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更深入的比賽洞察。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑位和傳球模式，以下關(guān)于體育賽事計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠球員的位置信息就能全面分析比賽中的戰(zhàn)術(shù)和策略B.球員的速度和加速度等動態(tài)信息對比賽分析的價(jià)值不大C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和軌跡分析技術(shù)可以更有效地挖掘比賽中的關(guān)鍵模式和趨勢D.比賽場地的光照和攝像機(jī)視角對計(jì)算機(jī)視覺分析的結(jié)果沒有影響8、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)影像中的腫瘤區(qū)域進(jìn)行精確分割，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.手動分割是最準(zhǔn)確的方法，不需要借助計(jì)算機(jī)算法B.基于閾值的圖像分割方法能夠適用于所有類型的醫(yī)學(xué)影像分割問題C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）及其變體在醫(yī)學(xué)圖像分割中具有很大的潛力D.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的分割算法，與圖像的預(yù)處理無關(guān)9、對于視頻中的目標(biāo)跟蹤任務(wù)，假設(shè)目標(biāo)在視頻中經(jīng)歷了快速的外觀變化和嚴(yán)重的遮擋。以下哪種策略有助于保持跟蹤的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性？（）A.結(jié)合目標(biāo)的運(yùn)動模型和外觀模型進(jìn)行預(yù)測B.僅依賴目標(biāo)的初始外觀特征進(jìn)行跟蹤C(jī).當(dāng)出現(xiàn)遮擋時(shí)，停止跟蹤并等待目標(biāo)重新出現(xiàn)D.隨機(jī)調(diào)整跟蹤算法的參數(shù)10、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像風(fēng)格遷移任務(wù)中，假設(shè)要將一張照片轉(zhuǎn)換為具有特定藝術(shù)風(fēng)格的圖像，以下哪種技術(shù)可能對生成逼真的風(fēng)格效果起到關(guān)鍵作用？（）A.對抗生成網(wǎng)絡(luò)（GAN）B.自編碼器（Autoencoder）C.變分自編碼器（VAE）D.玻爾茲曼機(jī)（BoltzmannMachine）11、計(jì)算機(jī)視覺中的表情識別旨在判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)用于在線教育的表情識別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情特征的提取，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)關(guān)注的？（）A.提取面部肌肉的細(xì)微運(yùn)動作為特征B.僅考慮眼睛和嘴巴的形狀變化C.忽略面部的整體輪廓，只關(guān)注局部特征D.不進(jìn)行任何特征提取，直接使用原始圖像進(jìn)行分類12、計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛中的應(yīng)用至關(guān)重要。假設(shè)要通過車載攝像頭識別道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線，以下關(guān)于應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境變化的策略，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，如結(jié)合攝像頭和激光雷達(dá)的信息B.定期更新模型，適應(yīng)新出現(xiàn)的交通標(biāo)志和標(biāo)線C.只依靠單一攝像頭的圖像信息，不考慮其他傳感器D.對不同天氣和光照條件下的數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)訓(xùn)練13、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要持續(xù)跟蹤一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在操場上跑步的人。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在連續(xù)的幀中找到目標(biāo)的相似特征來實(shí)現(xiàn)跟蹤B.深度學(xué)習(xí)中的相關(guān)濾波算法能夠快速準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)，適應(yīng)目標(biāo)的外觀變化C.目標(biāo)跟蹤算法能夠在目標(biāo)被遮擋或短暫消失后，仍然準(zhǔn)確地恢復(fù)跟蹤D.無論目標(biāo)的運(yùn)動速度和軌跡如何復(fù)雜，目標(biāo)跟蹤算法都能完美地跟蹤14、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，需要將不同時(shí)間或視角拍攝的圖像進(jìn)行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進(jìn)行精確配準(zhǔn)，圖像中存在地形變化和云層遮擋。以下哪種圖像配準(zhǔn)方法在這種困難情況下能夠取得較好的效果？（）A.基于特征的配準(zhǔn)B.基于灰度的配準(zhǔn)C.基于變換模型的配準(zhǔn)D.基于深度學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)15、在計(jì)算機(jī)視覺中，圖像分割旨在將圖像劃分為不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域具有相似的特征。以下關(guān)于圖像分割的敘述，不正確的是（）A.圖像分割可以基于像素的顏色、紋理等特征進(jìn)行B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像分割中取得了顯著的成果，如全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）C.圖像分割在醫(yī)學(xué)影像分析、自動駕駛場景理解等方面具有重要作用D.圖像分割的結(jié)果總是完美的，能夠準(zhǔn)確地將圖像中的所有物體都分割出來16、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像超分辨率任務(wù)中，假設(shè)要將一張低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像。以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的方法簡單快速，但恢復(fù)出的圖像細(xì)節(jié)不夠清晰B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠生成逼真的高分辨率圖像，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源C.圖像超分辨率技術(shù)可以無限制地提高圖像的分辨率，不受硬件限制D.所有的圖像超分辨率方法都能夠完全恢復(fù)出原始高分辨率圖像的所有信息17、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻理解任務(wù)包括對視頻內(nèi)容的分析和解釋。假設(shè)要理解一段新聞視頻的主要內(nèi)容和事件發(fā)展。以下關(guān)于視頻理解的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過對視頻中的幀進(jìn)行分類、目標(biāo)檢測和跟蹤來實(shí)現(xiàn)視頻理解B.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制可以幫助聚焦視頻中的關(guān)鍵信息，提高理解的準(zhǔn)確性C.視頻理解只需要關(guān)注視覺信息，不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結(jié)合知識圖譜和語義理解技術(shù)，對視頻中的內(nèi)容進(jìn)行更深入的分析和解釋18、計(jì)算機(jī)視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析中，假設(shè)要對腫瘤進(jìn)行檢測和分割。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析方法的描述，正確的是：（）A.由于醫(yī)學(xué)圖像的特殊性，傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺方法無法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析B.深度學(xué)習(xí)方法在醫(yī)學(xué)圖像分析中能夠準(zhǔn)確檢測腫瘤，但對小腫瘤容易漏檢C.多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合可以提供更豐富的信息，但融合算法復(fù)雜，效果不穩(wěn)定D.醫(yī)學(xué)圖像分析的結(jié)果不需要經(jīng)過醫(yī)生的審核和確認(rèn)，可以直接用于診斷19、圖像檢索是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要應(yīng)用。假設(shè)我們要在一個(gè)大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對提高檢索效率有幫助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度學(xué)習(xí)的特征表示D.基于顏色直方圖的特征表示20、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻壓縮是為了減少視頻數(shù)據(jù)的存儲空間和傳輸帶寬。假設(shè)要對一段高清視頻進(jìn)行壓縮，同時(shí)保持較好的視覺質(zhì)量。以下關(guān)于視頻壓縮方法的描述，正確的是：（）A.幀內(nèi)壓縮通過去除圖像內(nèi)部的冗余信息實(shí)現(xiàn)壓縮，對圖像質(zhì)量影響較小B.幀間壓縮利用相鄰幀之間的相似性進(jìn)行壓縮，但會引入明顯的失真C.運(yùn)動估計(jì)在幀間壓縮中不重要，對壓縮效率提升作用不大D.視頻壓縮的碼率越低，壓縮效果越好，視覺質(zhì)量也越高二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡述計(jì)算機(jī)視覺在自動駕駛中的應(yīng)用。2、（本題5分）說明計(jì)算機(jī)視覺在租賃行業(yè)中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺中紋理分析的意義和方法。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）探討某音樂節(jié)的周邊產(chǎn)品設(shè)計(jì)，研究其如何通過與音樂節(jié)相關(guān)的圖案、色彩、實(shí)用物品等滿足樂迷的需求，同時(shí)擴(kuò)大音樂節(jié)的品牌影響力。2、（本題5分）研究某化妝品品牌的品牌代言人廣告設(shè)計(jì)，分析其視覺效果、代言人形象和品牌形象的契合度，討論如何吸引消費(fèi)者的關(guān)注和提高品牌的銷售。3、（本題5分）分析某瑜伽館的會員招募海報(bào)和室內(nèi)軟裝設(shè)計(jì)，研究如何通過寧靜、舒適的視覺元素吸引潛在會員。4、（本題5分）解析某食品品牌的包裝設(shè)計(jì)升級案例，探討其在保留品牌識別度的同時(shí)，如何通過創(chuàng)新設(shè)計(jì)提升產(chǎn)品的